地震大数据项目关键流程解析
更新时间：2018-06-13 来源：科技信息室
一个完整的地震大数据项目离不开下面几个关键流程：信息采集、数据清洗、数据融合、数据挖掘、数据可视化。
信息采集：基于内部的共享机制收集原始地震信息，无法通过共享直接取得的数据，可通过网络爬虫来采集数据；
数据清洗：主要就是把一些无效的脏数据找出来剔除或者替换，任务量其实很大，主要是脏数据比较多；
数据融合：就是把收集的多源、异构的地震数据进行统一处理，为后续数据挖掘做好准备；
数据挖掘：就是把融合好的地震数据通过数据挖掘算法，去研究之前设定好的影响因子之间的因果关系，主要的分类算法有决策树、贝叶斯分类、基于规则的分类、神经网络、支持向量机、推荐算法、进化算法等；
数据可视化：顾名思义就是把地震数据挖掘的成果可视化展示，这样可以直观的看到地震数据之间的关系，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。